Abolition of Search Asymmetry
Notice bibliographique
Résumé
Although visual search has been studied for years, some aspects remain poorly understood. For example, Westerners show a search asymmetry for line length: search for long lines among short is faster than for short among long. In contrast, Asians given the same task show no asymmetry (Ueda et al., 2017). And asymmetry for long-term Asian immigrants in a Western country depends on the language in which task instructions are given (Cramer et al., 2016). To examine how this asymmetry depends on preceding task, 16 Westerners were given a pre-task before visual search. They were shown a sequence of 14 images of real-world scenes, and asked to count the number of animals in the series. In the subsequent search for line length (5 blocks of 30 trials per block for each target type), average target-present slope was 42.5 ms/item for long targets and 53.9 ms/item for short (t-test: p = 0.024); average ratio of short- to long-target slopes was 1.39 (z-test: p = 0.002). Search was therefore asymmetric, consistent with that of Westerners tested on similar stimuli (e.g., Cramer et al., 2016). Another 16 Westerners were then shown exactly the same sequence of scenes, but with a different pre-task: rate (on a scale of 1-7) how much they liked each one. Average target-present slope was now 47.7 ms/item for long targets and 44.0 ms/item for short (t-test: p = 0.45); average slope ratio was 0.99 (z-test: p = 0.45). Search asymmetry was therefore abolished, with behavior similar to that of Asians tested on the same stimuli (Ueda et al., 2017). These results suggest that attention in visual search has at least two modes, with selection of mode affected by the preceding task. Different deployment of these modes may also explain some of the differences found in observers from different cultures. Meeting abstract presented at VSS 2018
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».